影子银行、投融资期限错配与企业财务风险
2021-05-20李香花刘振宇王敏
李香花 刘振宇 王敏
(中南大学 商学院,湖南 长沙 410083)
一、引言
2008年金融危机以来,金融工具不断创新,“去杠杆”政策所带来的债务软约束和金融市场与实体投资利差等原因,影子银行规模得以迅速增长,并在2017年达到了100.4万亿元的历史峰值。影子银行作为非正规金融体系中的重要组成部分,能够推动金融市场化和倒逼商业银行创新,对我国实体经济的发展作用不容小觑[1]。影子银行的积极作用在受到一定肯定的同时,因高杠杆、高信息不对称性及监管难度高等特点,给金融体系和微观实体经济带来较大的风险。企业作为社会主义市场经济参与主体之一,受到政府政策影响较深。我国自2015年底便进入了强制性去杠杆阶段,紧缩性的信贷策略使我国企业普遍面临着融资约束。影子银行作为银行信贷的重要补充方式,满足了企业的资金需求[2],但由于企业对资金使用不恰当,加大了发生财务风险的可能性。为此,有必要深入研究影子银行规模与微观企业财务风险之间的关系及其作用机理,为监管部门管控影子银行提供经验证据。十九大报告中明确指出要深化金融体制改革,增强金融服务实体经济的能力,健全金融监管体系,守住不发生系统性金融风险的底线,2021年3月全国两会《政府工作报告》中也指出要防范化解经济金融风险。着力防范化解金融风险,防止经济领域风险向社会、民生等领域传导是我国目前工作重心之一。因此,深入研究影子银行规模对企业财务风险的影响具有重要现实意义。
本文选取2012-2018年沪深A股上市公司为研究对象,实证检验了影子银行规模与企业财务风险的关系,并探明其作用机理。本文的主要贡献在于:(1)将影子银行规模关联于微观企业财务风险,丰富了金融市场风险传染理论和企业资本结构理论,也为企业债务融资方式的选取提供新的参考标准。(2)引入投融资期限错配作为中介变量,深入探讨影子银行规模对企业财务风险的作用机理,为降低企业财务风险和规范我国影子银行的发展提供新的思路和视角。(3)通过探讨不同产权性质和市场化进程下的影子银行规模、投融资期限错配与企业财务风险关系的差异,为构建政府和企业的协同的金融监管系统谏言献策。
二、文献综述
(一)影子银行文献综述
FSB(2011)[3-5]指出影子银行不同于传统信贷方式,它是指游离于银行监管体系之外,可能引发系统性风险和监管套利等问题的信用中介体系。目前国内外学者关于影子银行的研究主要基于以下视角展开:从影子银行自身特性出发,学者们指出影子银行具有高杠杆高关联、监管套利等特征;从货币政策相关性视角出发,有学者指出影子银行具有逆周期性特点,即影子银行与传统商业银行呈现替代关系,致使政府通过利率调整宏观经济运行措施失效,降低货币政策有效性[1,6-8]。政府应重视影子银行在货币政策中的传导作用,适当使用货币政策工具防范化解影子银行带来的风险[9];从金融发展和金融监管视角出发,学者指出影子银行易积累风险,对金融系统的稳定性造成不利影响,引发系统性风险[10-12],关于影子银行风险的治理逐渐成为国内外监管改革的重要议题之一[13-14]。从微观层面来看,主要体现在企业融资约束、风险承担水平及企业价值等方面。影子银行的出现和发展拓宽了企业债务融资渠道,在一定程度上缓解了金融抑制所带来的负面作用[15],推动金融创新,为经济发展注入活力[2,16]。但影子银行也被认为是传统银行体系外的信用中介,处于政府部门监管的灰色地带[17-18]。
(二)企业财务风险文献综述
企业财务风险包括财务成果风险和财务状况风险两方面[19]。现有对企业财务风险的研究主要涵盖以下几个方面:在融资层面,企业利用财务杠杆放大债务融资规模,通常面临过高的负债资金比例和高财务负担,导致其偿债能力的严重不足,加大财务风险出现的可能性[20-22];在内部控制层面,企业的目标组织设计制度可以减少财务风险的发生[23-24],有关财务信息的内部控制存在缺陷,致使财务信息出现不及时、不准确和不完整的情况时,企业更容易发生财务风险[25]。袁小波(2010)[26]曾指出内部环境、风险评估和信息沟通与财务风险呈显著的正相关关系;在投资效率层面,企业过度投资带来财务风险增加,甚至面临破产境地[27-30];还有学者将董事会规模和高管特征纳入企业财务风险的影响因素。董事会规模越大,滋生的官僚主义将加大企业财务风险[31]。在董事长和总经理两职合一影响董事会独立性的情况下,不称职的总经理更难以被替换,企业经营效率降低,增加企业财务风险[32]。
(三)文献述评
现有关于影子银行的研究大多集中于货币政策相关性、金融发展和金融监管方面,而关于企业财务风险的探讨则大多数以企业资本结构和企业特征为聚焦点。目前关于影子银行规模对企业财务风险的影响和作用机制还处于空白状态。因此,本文试图建立影子银行发展与企业财务风险研究框架,进行理论和实证分析,填补现有研究空缺。
三、理论分析与研究假设
(一)影子银行与企业财务风险
影子银行采用高杠杆化的运作方式获得高额利润[33],通过资产证券化把市场流动性转化为银行流动性的债务融资方式,推高企业财务杠杆[34-35]。企业负债率越高,财务风险越高[36-37]。企业高杠杆率还放大了金融市场风险,降低其风险承受能力。根据风险传播理论可知,影子银行的高关联特性,使得企业进一步承担了来自影子银行的风险。FCIC(2010)也指出由于影子银行高杠杆、依赖于短期资金市场和缺乏政府有效监管等,导致其具有极度脆弱性。这种脆弱性随信用工具转移到银行业等市场中,加剧整个金融体系的不稳定性[38],恶化资本市场运营情况,加剧企业财务风险。
影子银行的发展还会产生代理问题。Ashcraft等(2011)[39]指出影子银行产生原因主要由流动性需求、供给套利及其代理问题等多种因素共同促成。影子银行信息不对称且透明性差,其产生的代理问题相较与正规信贷机构更加突出。影子银行融资并不能发挥债务的治理效应和监督效应。于东智等(2003)[40]指出中国上市公司的资本结构存在着诸多不合理的特征,债权治理表现出无效性,股东和债务人更加有动机将资金投资到高风险的项目以获取高额收益,这导致企业代理问题加重,触发流动性不足、偿债危机等问题[41]。据此,本文提出假设1。
H1影子银行规模与企业财务风险显著正相关。
(二)投融资期限错配的中介效应
投融资结构匹配理论指出,企业应当选择与其自身发展战略或者能够实现价值最大化的债务融资规划。合理的信贷结构有利于企业开展投融资活动[42-43],避免因无法偿还本息带来的风险。
1.影子银行与投融资期限错配
现有学者大多数认为影子银行具有期限错配的特征[1,13,44]。影子银行在市场上吸收短期、闲散资金,聚集后投资于金融市场,且多为短期或超短期货币工具的形式而存在。白云霞等(2016)[45]研究发现期限错配是企业对金融系统的长期资金供应不足被迫做出的反应,企业短贷长投是资金供需双方共同选择的结果。马红等(2018)[46]表明我国企业短贷长投并不是企业主动的选择,而是由于我国金融抑制和金融市场化程度整体不高产生的替代性融资方式,并且与正规的金融渠道相比,监管部门难以管控影子银行提供的资金,容易滋生高管道德风险及逆向选择,将从影子银行融来的短期资金大量投入到长期投资活动中去。据此,本文提出假设2。
H2影子银行规模与投融资期限错配存在显著正相关关系。
2.投融资期限错配与企业财务风险
投融资期限错配表明企业资本结构的不合理,容易造成企业资金周转出现问题,资金链断裂会恶化企业财务状况[47]。现有文献从理论和实际出发对企业投融资期限错配问题进行研究,探讨其对企业财务风险的影响。钟凯等(2016)[48]指出我国金融抑制环境会通过企业“短贷长投”行为加剧经济实体运行风险。白云霞等(2016)[45]指出企业使用流动负债支持长期投资越多,企业财务风险越大。孙凤娥(2019)[49]通过企业融资约束程度以及增发新股的难度指出,期限错配程度的提高会增加企业财务风险。盛明泉(2020)[50]表明企业保持资本结构的合理性,规避由于投融资不匹配而引发的企业财务风险。邱穆青等(2020)[51]指出产权性质的差异会带来融资约束和投融资行为的不同,导致期限错配对国有和民营的企业财务风险影响不同。由此可见,现有大多数学者都认为投融资期限错配会引发企业财务风险。
本文通过对影子银行规模对投融资期限错配的论述,表明影子银行规模会加大企业“短代长投”倾向,期限错配会引发流动性风险,加剧企业财务风险。据此,本文提出假设3。
H3投融资期限错配作为中介变量在影子银子规模和企业财务风险之间起传导作用。
本文的逻辑思路如图1所示。
图1 投融资期限错配中介效应分析
四、研究设计
(一)样本选择与数据来源
本文选取2012-2018年度沪深A股上市公司作为初始样本,并进行如下筛选:(1)剔除金融类、保险类公司;(2)剔除ST、*ST类公司;(3)剔除数据缺失的样本,得到11 418个样本观测值。本文手工收集了中国人民银行每年发布的《社会融资规模统计表》测算影子银行规模,利用《中国分省份市场化指数报告(2018)》测算地区市场化进程。企业产权性质来源于Wind数据库,变量中有关公司财务数据均来自CSMAR数据库。此外,为避免回归结果受到样本中极端值影响,本文对模型中所有连续型变量都进行上下1%的Winsorize缩尾处理。
(二)模型设计与变量定义
本文借鉴Baron和Kenny[52]以及温忠麟(2004)[53]等提出的中介效应检验方法,构建Recursive模型检验影子银行规模是否通过投融资期限错配的中介效应加剧企业财务风险,模型设定如下
Risk_Zi,t=β0+β1Sbsi,t+β2Sizei,t+β3Roai,t+β4TobinQi,t+β5Quicki,t+β6Growthi,t+β7Boardi,t+β8Independi,t+β9Holdi,t+β10Ari,t+β11Pbi,t+Year+Ind+εi,t
(1)
Sflii,t=β0+β1Sbsi,t+β2Sizei,t+β3Roai,t+β4TobinQi,t+β5Fixratioi,t+β6Growthi,t+β7Lri,t+β8Independi,t+Year+Ind+εi,t
(2)
Risk_Zi,t=β0+β1Sbsi,t+β2Sflii,t+β3Sizei,t+β4Roai,t+β5TobinQi,t+β6Quicki,t+β7Growthi,t+β8Boardi,t+β9Independi,t+β10Holdi,t+β11Ari,t+β12Pbi,t+Year+Ind+εi,t
(3)
中介效应检验一般包括三个步骤:第一步,影子银行规模对企业财务风险的回归,检验两者回归系数是否显著,显著则进行下一步,不显著则停止检验;第二步,做影子银行规模对中介变量投融资期限错配的回归,检验两者回归系数是否显著;第三步,将中介变量投融资期限错配放入第一步的回归模型后检验影子银行规模与企业财务风险的回归系数是否显著,不显著说明存在完全中介效应,显著但系数下降说明存在部分中介效应。
被解释变量为企业财务风险(Risk_Z)。本文采用Altman(1968)[54]提出的Z-score模型作为衡量企业财务风险的指标。稳健性检验借鉴吴国鼎(2015)[55]等人的研究中采用资产负债率(Lev)和修正z值作为企业财务风险的替代指标。
解释变量为影子银行规模(Sbs)。本文借鉴殷剑峰等(2013)[16],程小可等(2015)[15]人的研究,将影子银行规模定义为(委托贷款+信托贷款+未贴现银行承兑汇票)/社会融资规模。稳健性检验中借鉴吴娜(2020)[57]等人的研究衡量影子银行规模。
中介变量为企业投融资期限错配程度(Sfli)。本文借鉴钟凯等(2016)[48]、白云霞(2016)[45]的研究,通过对企业现金支出和流入、长期借款以及权益增加数额、经营活动现金净流量与企业上一年度的总资产比重构建投融资期限错配指标。
参照于富生等(2008)[31]、吴国鼎等(2015)[55]、马红等(2018)[46]等人的研究,本文选取以下控制变量:公司规模(Size)、资产负债率(Roa)、成长机会(TobinQ)、速动比率(Quick)、营业收入增长率(Growth)、董事会规模(Board)、独立董事比例(Independ)、高管持股比例(Hold)、应收账款比重(Ar)、市净率(Pb)、固定资产比率(Fixratio)、流动性(Lr)以及行业(Ind)和年度(Year)效应。具体定义如表1。
表1 变量定义
(三)描述性统计
变量的描述性统计结果如表2所示。Risk_Z的均值为-5.958,最大值-0.497,最小值-47.010,表明不同企业面临财务风险的差异较大。Sbs均值为0.303,最大值为0.443,最小值为-0.107,表明影子银行规模在不同年份存在较大差异。Sfli的均值为-0.572,最大值为-0.101,最小值为-1.008,说明企业债务期限错配程度差异较大。
表2 变量描述性统计
五、实证结果
表3为影子银行规模、投融资期限错配与企业财务风险关系的实证检验结果。本文借鉴Baron和Kenny和温忠麟(2004)提出的中介检验程序对结果进行如下分析。
第一步,验证影子银行规模与企业财务风险的关系。表3列(1)依据模型(1)检验影子银行规模对企业财务风险的影响。结果显示,影子银行的发展规模对企业财务风险影响的系数为正(β=2.489),且在1%的水平上显著,表明随着影子银行规模扩大,其高杠杆高关联及逃避监管所带来的问题逐渐突出,影子银行的风险通过融资渠道传导至企业主体,企业财务杠杆处于较高水平,加剧企业财务风险,假设1成立。
表3 主效应及中介效应回归结果
第二步,验证影子银行规模与投融资期限错配的关系。表3列(2)为模型(2)的回归结果,即影子银行规模对企业投融资期限错配的影响。结果显示,影子银行规模对企业投融资期限错配影响系数为正(β=0.181),且在1%的水平上显著,表明随着影子发展规模越来越大,企业被迫选择影子银行提供短期金融工具进行融资,加重“短贷长投”的局面。假设2得到验证。
第三步,验证投融资期限错配的中介效应。表3列(3)为模型(3)回归结果。结果显示,加入中介变量投融资期限(Sfli)后,影子银行规模对企业财务风险的影响系数依然为正(β=1.390),但第三步Sbs的系数小于第一步Sbs系数。根据温忠麟(2004)[53]提供的中介效应检验方法可知,投融资期限错配在影子银行规模与企业财务风险之间起到部分中介作用,表明影子银行不仅会通过风险传染、推高企业财务杠杆加剧企业财务风险,还由于影子银行提供的货币工具偏向短期,致使企业不顾其债务期限的约束进行投资决策,造成财务风险偏高。本文的假设3得到验证。
六、稳健性检验
(一)解释变量测度替换
借鉴吴娜(2020)[56]等人的研究,利用“对其他存款性公司债权”与“对其他金融机构债权”除以“总资产”衡量影子银行发展水平(Shadow),总资产指国外资产、储备资产、对政府债券以及其他资产的加总。
表4列(1)结果显示,影子银行规模与企业财务风险的相关系数为正(β=0.662),且在1%的水平上显著,表明影子银行的发展显著加大了企业财务风险,假设1稳健。表4列(2)结果表明,影子银行规模与企业投融资期限错配的相关系数为正(β=0.048),且在1%的水平上显著,显示影子银行的发展规模引发企业“短贷长投”的投资决策,产生债务期限错配,假设2稳健。表4列(3)结果显示,影子银行的发展规模与企业财务风险的相关系数依然为正(β=0.370),且在1%的水平上显著,但相比于第一步Shadow系数(β=0.662)有所下降,表明投融资期限错配在影子银行规模与企业财务风险之间起到部分中介效应。假设3稳健。
表4 Shadow回归结果
(二)被解释变量测度替换
1.资产负债率(Lev)
借鉴吴国鼎(2015)[55]等人的研究,采用资产负债率(Lev)作为企业财务风险的替代指标。
表5列(1)的结果显示,影子银行规模与企业财务风险正相关(β=0.195),且在1%的水平上显著,表明影子银行规模越大,企业财务风险越高,假设1稳健。表5列(2)的结果显示,影子银行规模对投融资期限错配具有正向作用(β=0.133),且在1%的水平上显著,表明影子银行规模越大,企业投融资期限错配越明显,假设2稳健。表5列(3)的结果显示,影子银行规模与企业财务风险呈现正相关(β=0.024),且在1%的水平上显著,相比于第一步Shadow系数有所下降,可知投融资期限错配在影子银行规模与企业财务风险之间起到部分中介效应,假设3结论稳健。
表5 Lev回归结果
2.修正的Altman-Z值
参考吴国鼎(2015)[55]、张小茜(2017)[56]研究,本文采用修正Altman-Z值作为企业财务风险的替代指标Risk_Z2。表6列(1)的结果表明,影子银行规模与企业财务风险系数为正(β=0.054),且在1%的水平上显著,假设1稳健。列(2)的回归结果显示,影子银行规模与投融资期限错配系数为正(β=0.007),且在1%水平上显著,表明影子银行的发展规模显著加剧了企业投融资期限错配程度,假设2结论稳健。列(3)检验投融资期限错配的中介效应,结果显示影子银行(Sbs)的系数为0.022,且在1%的水平上显著,相比于第一步Sbs系数有所下降,表明投融资期限错配在影子银行规模和企业财务风险发挥部分中介效应,假设3结论稳健。
表6 修正Z值回归结果
表7 Sbs滞后一期回归结果
表8 Shadow滞后一期回归结果
(三)滞后一期解释变量
由于影子银行规模对企业财务风险存在滞后性,本文借鉴吴娜(2020)[57]、冯丽艳[58]等人的研究,将解释变量滞后一期。结果如表7、8所示,无论将Sbs还是Shadow滞后一期,第一步、第二步回归结果的相关系数均为正,且在1%的水平上显著,表明影子银行的发展规模不仅影响企业财务风险还加剧其投融资期限错配程度,假设1、假设2稳健。第三步Sbs和Shadow系数均为正,相对于第一步均有所减小,表明投融期限错配在影子银行规模与企业财务风险之间发挥部分中介效应,假设3得到验证。
七、拓展性检验
在前文分析基础之上,本文还分别从市场化进程及产权性质进一步分析其影响机制,采用《中国分省份市场化指数报告(2018)》发布的每年市场化指数测算地区市场化进程,大于中位数取1,表明公司所处地区市场化进程较高,否则为0,以上市公司最终控制人区分企业产权性质,最终控制人为中央或地方政府取1,否则为0。
1.市场化进程
表9中列(1)的结果显示,企业所处地区市场化进程较高情况下,影子银行规模会加剧企业财务风险(β=3.790),第三Sbs的系数为2.317,且两者均在1%的水平上显著,表明市场化进程高的地区,投融资期限错配起部分中介作用。这是由于市场化进程较高的地区,政府鼓励金融创新,对资本市场干预相对较少,影子银行发展环境较为宽松,虽然拓宽企业融资渠道,也推高了企业财务杠杆水平并造成“短期长投”的现象,影响企业稳定性,加剧其财务风险。表9列(2)结果显示,在市场化进程低的地区,影子银行规模对企业财务风险影响不显著,第一步不显著,停止中介效应检验。这表明市场化进程较低的地区,政府对金融市场的管控较为严格,影子银行生存空间受到挤压,企业通过影子银行融资较为困难,依然依靠传统的信贷渠道,而这种信贷渠道对企业状况要求较为严格,“短贷长投”能被很好的抑制,也使得企业财务杠杆处于平稳状态。
表9 市场化进程回归结果
2.产权性质
表10报告了产权性质检验实证结果。列(1)结果表明,在国有企业中,影子银行规模对企业财务风险的具有正向作用(β=0.839),在10%的水平上显著。非国有企业中,影子银行对企业财务风险也具有正向作用(β=6.416),且在1%的水平上显著。列(5)(6)显示加入中介变量Sfli的实证结果。结果表明,国有企业Sbs的系数为0.018但不显著,与第一步的系数比较可知,投融资期限错配发挥完全中介效应。在非国有企业中,Shadow的系数由第一步6.416变为4.166,两者均在1%的水平上显著,表明投融资期限错配发挥部分中介效应。
表10 产权性质回归结果
非国有企业所得到的政策性倾斜较少,并且面临着传统信贷的限制多,门槛高的情况,融资约束较大。影子银行相对于传统的融资渠道门槛较低,非国有企业更加倾向选择影子银行这一融资渠道。通过前文的分析可知,企业通过影子银行进行融资在推高企业财务杠杆的同时,承担着来自影子银行的风险,加剧企业财务风险。同时,由于影子银行业务多偏向短期金融工具,企业投融资期限错配程度更高,引发企业财务风险,即在非国有企业中,影子银行不仅由于自身特征影响到企业财务风险,还会通过投融资期限错配加剧企业财务风险。因此,在非国有企业中,投融资期限错配在影子银行规模与企业财务风险中发挥部分中介效应。
国有企业一方面由于受到政府不断的扶持性信贷政策的支持,资金来源渠道较为稳定,融资约束较小[59-60]。国有企业影响着国民和地方经济的发展,受到政府管控的力度较大,意味着其财务决策受到严格的监管。影子银行的发展规模直接对国有企业的财务风险影响较小,影子银行必须通过影响国有企业“短贷长投”加剧其财务风险。因此,投融资期限错配在影子银行规模与国有企业财务风险发挥完全中介效应。
八、研究结论与政策建议
本文通过选取2012-2018年沪深A股上市公司为样本,对影子银行规模与企业财务风险之间关系及投融资期限错配的中介效应进行实证检验,得出以下结论:(1)影子银行规模与企业财务风险正相关,即影子银行的发展规模越大,企业财务风险越高。(2)投融资期限错配中介变量发挥部分中介效应,即影子银行不仅自身能够直接影响到企业财务风险,还会影响企业投融资期限错配进而传导至企业财务风险。(3)进一步细分地区市场化进程和企业产权性质研究发现,相较于市场化进程较低的地区,市场化进程较高的地区影子银行对企业财务风险的影响更加明显,投融资期限错配发挥部分中介效应。相较于非国有企业,国有企业能够减弱影子银行规模对其财务风险的影响,投融资期限错配发挥完全中介效应。
结合本文的实证结果与分析,本文建议:(1)政府要利用好“无形之手”,积极引导影子银行与社会主义市场经济发展相适应,制定出切实可行的信息披露规则,要求影子银行参与者自觉履行信息披露义务。(2)纳入“吹哨人制度”解决影子银行因透明度较低而出现的监管困难和举报困境。加大对地区市场化程度较高地区的影子银行发展情况的监管,建立监管机构、行业和企业协同监管机制。对于危害金融市场的企业行为给予曝光和行政处罚,维护影子银行信贷市场的稳定。(3)影子银行应规范自身运营模式。影子银行的负面效应很大程度上是由于其随意借贷资金,对资金流向监管不力所导致。因此,影子银行在提供业务时应当完善审查制度和资金监管措施,从源头上把控问题。